A data warehouse to explore multidimensional simulated data from a spatially distributed agro-hydrological model to improve catchment nitrogen management

International audienceSpatially distributed agro-hydrological models allow researchers and stakeholders to represent, understand and formulate hypotheses about the functioning of agro-environmental systems and to predict their evolution. These models have guided agricultural management by simulating effects of landscape structure, farming system changes and their spatial arrangement on stream water quality. Such models generate many intermediate results that should be managed, analyzed and transformed into usable information. We describe a data warehouse (N-Catch) built to store and analyze simulation data from the spatially distributed agro-hydrological model TNT2. We present scientific challenges to and tools for building data warehouses and describe the three dimensions of N-Catch: space, time and an original hierarchical description of cropping systems. We show how to use OLAP to explore and extract all kinds of useful high-level information by aggregating the data along these three dimensions and how to facilitate exploration of the spatial dimension by coupling N-Catch with GIS. Such tool constitutes an efficient interface between science and society, simulation remaining a research activity, exploration of the results becoming an easy task accessible for a large audience

Estimación de caudales mediante la aplicación de modelos hidrológicos semidistribuidos con la plataforma RS Minerve en la cuenca del río Ramis Puno

Las incidencias hidrológicas que acontecen en cuencas pueden ser estudiadas a través de modelos hidrológicos que sinteticen y manifiesten diversos procesos acontecidos interiormente, no obstante, la escasa información de registro de datos hace atrayente la alternativa de emplear software y/o plataformas computacionales. El propósito de la presente investigación es estimar los caudales mediante los modelos hidrológicos GR4J, HBV, SOCONT y SAC-SMA, desde la perspectiva semidistribuida con la plataforma RS Minerve en la cuenca del río Ramis. Por lo cual se determinó las características de los parámetros geomorfológicos en la cuenca del río Ramis mediante el procesamiento del modelo de elevación digital STRM (Shuttle Radar Topography Mission) v3.0 arc 1, se realizó la interpolación de valores medios de precipitación y temperatura de registro diario del producto PISCO v2.1, el procesamiento se ejecutó en el software Hydraccess, donde se consideró los métodos de interpolación espacial (Polígono de Thiessen, IDW y Kriging). Finalmente, se empleó la plataforma RS Minerve, donde se efectuó la calibración para el período 1981-2005 y la validación para el período 2006 - 2016, mediante el ajuste de los índices de parámetros estadísticos para cada modelo. Como resultados se obtuvo que la cuenca tiene un área total de 14569.05 km2, un perímetro de 1392.58 km, una altitud media de 4739.40 m.s.n.m. y la longitud del río principal es 326.85 km. El modelo que presentó mejor desempeño en la plataforma RS Minerve fue el modelo SAC-SMA alcanzando valores eficientes en relación a la fase de calibración y validación el cual obtuvo estadísticos de Nash (0.79, 0.79), Nash-ln (0.82, 0.87), Coeficiente de Pearson (0.89, 0.89), RRMSE (0.59, 0.58). En consecuencia, la presente caracterización espacial de la cuenca del río Ramis pretende encaminar un punto de referencia en el balance hídrico y las medidas integrales en la gestión de los recursos hídricos.Tesi